1314
2017-07-04 00:58:20
0
말씀하신 부분은 크게 공감합니다. 국내 연구환경이라는건 상당히 제한된 상황입니다. 국내에서 국가과제로 3천만원 이상의 장비를 사려고 해도 이리저리 허락을 구해야만 가능한 상황이죠. 물론 전체 예산이 적은건 말할 수 없습니다. 몇년전부터 IBM watson을 따라 잡겠다고 시작한 국내의 엑소브레인만 해도 공개된 정보를 보면 1070억원입니다. 근데 이게 10년이면 1년에 107억원이고 참여 연구기관 26개의 366명이면 얼추 계산해도 참여 인력 1인당 1개월에 243만원 수준이죠. 장비나 다른걸 할만한 수준이 못되는 거죠.
그리고 몇년전 MS의 중국 MSRA를 가보았는데 연구 인프라가 너무 부럽더군요. S/W와 H/W가 모두 무제한급 지원되고 자사의 database도 상당히 크니 참 의미있는 좋은 연구들을 하더군요. 우리 국내에서 연구하려고 하면 말씀하신 바와 같이 이미 다 나온 기술 조금 따라해보는 수준밖에 안되죠. 데이터도 없고 인프라도 없으니까요. 그렇다고 연구를 안할 수 없죠. 따라가기도 급급하더라도요.
너무 한풀이 같이 댓글이 쓰였는데, 처음의 이야기는 대댓을 나누는 과정에서 서로 간에 핀트가 어긋난 면이 있었고, 다시 돌아와서 보면 Nervana님이 인식하고 있는 현 국내 상황에서 해외의 거대한 인프라의 지원없이 진행되고 있는 국내 연구가 답이 없다 라고 끝맺음 하시는 걸로 보이는 군요. 그럼에도 불구하고 이렇게 글을 씀으로써 딥러닝을 처음 접하는 개발자 혹은 연구자 분들께 유익한 정보를 공유하려고 하시구요.
이쯤 되니 본래 첫 댓글을 달았던 내용이 거의 희석 되었네요.